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深度实验室

swMATH编号: 15303
软件作者: Liang-Chieh Chen、George Papandreou、Iasonas Kokkinos、Kevin Murphy、Alan L.Yuille
描述: DeepLab:使用深度卷积网络、Atrous卷积和完全连接的CRF进行语义图像分割。在这项工作中,我们利用深度学习解决了语义图像分割的任务,并做出了三个主要贡献,实验证明这三个贡献具有实质性的实用价值。首先,我们强调了带上采样滤波器的卷积,即“atrous卷积”,它是密集预测任务中的一个强大工具。Atrous卷积允许我们明确控制在深度卷积神经网络中计算特征响应的分辨率。它还允许我们有效地扩大过滤器的视野,以便在不增加参数数量或计算量的情况下包含更大的上下文。其次,我们提出了atrous空间金字塔池(ASPP)来在多尺度上稳健地分割对象。ASPP以多采样率和有效视场使用滤波器探测传入的卷积特征层,从而在多尺度上捕获对象和图像上下文。第三,我们通过结合DCNN和概率图形模型的方法来改进对象边界的定位。DCNN中通常部署的最大池化和下采样的组合实现了不变性,但对定位精度有影响。我们通过将最终DCNN层的响应与一个完全连接的条件随机场(CRF)相结合来克服这一问题,该条件随机场在定性和定量上都得到了显示,以提高定位性能。我们提出的“DeepLab”系统在PASCAL VOC-2012语义图像分割任务中取得了新的进展,达到79.7
主页: http://arxiv.org/abs/1606.00915
源代码:  https://github.com/google-research/deeplab2
关键词: 计算机视觉;模式识别;arXiv_cs。个人简历;深度实验室2;TensorFlow库;蟒蛇;深度标签
相关软件: ImageNet公司;掌中宽带;SegNet公司;AlexNet公司;更快的R-CNN;MS-COCO公司;PASCAL挥发性有机化合物;亚当;城市风光;TensorFlow公司;DecovNet公司;RefineNet公司;ADE20k公司;分析网;PyTorch公司;OverFeat公司;地图视觉;github;PointNet(点网);抓斗切割
引用于: 62文件

标准条款

1出版物描述软件 年份
DeepLab2:用于深度标记的TensorFlow库arXiv公司
马克·韦伯(Mark Weber)、王慧余(Huiyu Wang)、乔思源(Siyuan Qiao)、谢军(Jun Xie)、麦克斯韦·D·柯林斯(Maxwell D.Collins)、朱玉坤(Yukun Zhu)、袁良哲(Liangzhe Yuan)、金大勋(Dahun Kim)、余启航(Qihang Yu)、丹尼尔·克莱默斯
2021
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范宇伟
托尼·林德伯格
刘军
Tai,薛城
王小刚
英、乐兴
2 郭汝驰
2 伊布拉·侯赛因
2 蒋嘉华
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2 唐元燕
2 菲利普·托尔。
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1 尼古拉斯·奥德伯特
1 弗朗索瓦·阿韦兰
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1 马克西姆·伯曼
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